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Enregistrement W2008674614 · doi:10.1071/rd09014

Xenografting restores spermatogenesis to cryptorchid testicular tissue but does not rescue the phenotype of idiopathic testicular degeneration in the horse (Equus caballus)

2010· article· en· W2008674614 sur OpenAlexaff
Regina M. Turner, Rahul Rathi, Ali Honaramooz, Wenxian Zeng, Ina Dobrinski

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpermatogenesisBiologyAndrologyHorseTesticleEndocrinologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spermatogenesis from many mammalian species occurs in fragments of normal testis tissue xenografted to mice. Here we apply xenografting to the study of testicular pathology. Using the horse model, we investigated whether exposure to a permissive extratesticular environment in the mouse host would rescue spermatogenesis in cryptorchid testicular tissue or in tissue affected by idiopathic testicular degeneration (ITD). In cryptorchid tissue, where the extratesticular environment is abnormal, xenografting induced spermatogenesis up to meiosis in a subpopulation of seminiferous tubules. Thus, spermatogonia survive and partially retain their potential to differentiate in cryptorchid horse testes. In contrast, the primary defect in equine ITD is hypothesised to be tissue autologous. In support of this, xenografting did not restore spermatogenesis to tissue affected by ITD, thus confirming that the testis itself is primarily diseased. This outcome was not affected by supplementation of exogenous gonadotropins to the mouse host or by reconstitution of a normal reproductive regulatory axis supplied by functional porcine testicular xenografts. These studies demonstrate the usefulness of xenografting for the study of testicular pathology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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